教師あり自己組織化特徴マップによる衛星データの植被率推定法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC5-3

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): Mixed Pixel Estimation of Remotely Sensed Data by Supervised Self-Organizing Maps

著者名: 寺西 大(広島工業大学),伊藤 征嗣(広島工業大学),小黒 剛成(広島工業大学)

著者名(英語): Masaru Teranishi|Seiji Ito|Yoshinari Oguro

キーワード: 植被率|リモートセンシング|教師ありSOM|機械学習|ニューラルネットワークLANDSAT-8|Vegetation Fraction|Remote Sensing|Supervised SOM|Machine Learning|Neural NetworksLANDSAT8

要約(日本語): 建物の屋上緑化などによるヒートアイランド減少の緩和効果を分析するためには、都市全体の植生の被覆状況を詳細に把握する必要がある。解析に用いる衛星画像データの1画素には植生と土など、複数の対象物で被覆されるミクセルであり、その内の植被率を推定する必要がある。本研究では、教師ありSOMを用いて少数基準データから効果的に都市域の植被率を推定する手法を提案する。

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